مفهوم مدل زبان GPT را توضیح دهید.
GPT یا ترانسفورماتور پیشآموز تولید کننده، یک نوع مدل زبان است که با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین که بر اساس مقادیر زیادی از داده های متنی آموزش داده شده است، متن تولید می کند. این مدل از معماری شبکه عصبی ترانسفورماتور برای درک روابط پیچیده و وابستگی بین کلمات و معانی آنها در متن استفاده می کند. در هسته خود، یک مدل GPT یک مدل خودکار است، به این معنی که یک توکن در یک زمان متن جدیدی تولید می کند، با استفاده از احتمال توکن های قبلی برای تعیین توکن بعدی در دنباله. این احتمالات بر اساس یادگیری بین متن در داده های آموزش محاسبه می شود. علاوه بر این، مدل های GPT از آموزش پیشآموز برای قرار دادن مدل در معرض مقدار زیادی داده قبل از تنظیم دقیق آن برای یک وظیفه خاص استفاده می کنند. این به مدل اجازه می دهد دانش خود را از آموزش پیشآموز به داده های متن جدید منتقل کند. آخرین نسخه
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: مفهوم مدل زبان GPT را توضیح دهید.
### Input: .
### Response: GPT یا ترانسفورماتور پیشآموز تولید کننده، یک نوع مدل زبان است که با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین که بر اساس مقادیر زیادی از داده های متنی آموزش داده شده است، متن تولید می کند. این مدل از معماری شبکه عصبی ترانسفورماتور برای درک روابط پیچیده و وابستگی بین کلمات و معانی آنها در متن استفاده می کند. در هسته خود، یک مدل GPT یک مدل خودکار است، به این معنی که یک توکن در یک زمان متن جدیدی تولید می کند، با استفاده از احتمال توکن های قبلی برای تعیین توکن بعدی در دنباله. این احتمالات بر اساس یادگیری بین متن در داده های آموزش محاسبه می شود. علاوه بر این، مدل های GPT از آموزش پیشآموز برای قرار دادن مدل در معرض مقدار زیادی داده قبل از تنظیم دقیق آن برای یک وظیفه خاص استفاده می کنند. این به مدل اجازه می دهد دانش خود را از آموزش پیشآموز به داده های متن جدید منتقل کند. آخرین نسخه
مفهوم مدل زبان GPT را توضیح دهید. .
user
GPT یا ترانسفورماتور پیشآموز تولید کننده، یک نوع مدل زبان است که با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین که بر اساس مقادیر زیادی از داده های متنی آموزش داده شده است، متن تولید می کند. این مدل از معماری شبکه عصبی ترانسفورماتور برای درک روابط پیچیده و وابستگی بین کلمات و معانی آنها در متن استفاده می کند. در هسته خود، یک مدل GPT یک مدل خودکار است، به این معنی که یک توکن در یک زمان متن جدیدی تولید می کند، با استفاده از احتمال توکن های قبلی برای تعیین توکن بعدی در دنباله. این احتمالات بر اساس یادگیری بین متن در داده های آموزش محاسبه می شود. علاوه بر این، مدل های GPT از آموزش پیشآموز برای قرار دادن مدل در معرض مقدار زیادی داده قبل از تنظیم دقیق آن برای یک وظیفه خاص استفاده می کنند. این به مدل اجازه می دهد دانش خود را از آموزش پیشآموز به داده های متن جدید منتقل کند. آخرین نسخه
assistant